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  • 1 # 灌灌灌灌灌灌

    迴歸分析結果怎麼解讀首先來說明各個符號的含義,B也就是beta,代表迴歸係數,標準化的迴歸係數代表自變數也就是預測變數和因變數的相關,為什麼要標準化,因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一,使結果更精確,減少因為單位不同而造成的誤差。T值就是對迴歸係數的t檢驗的結果,絕對值越大,sig就越小,sig代表t檢驗的顯著性,在統計學上,sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著,顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0,表明自變數可以有效預測因變數的變異,做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤,即有95%的把握結論正確。

    迴歸的檢驗首先看anova那個表,也就是F檢驗,那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗,如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效預測因變數,這個在寫資料分析結果時一般可以不報告

    然後看係數表,看標準化的迴歸係數是否顯著,每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗

    最後看模型彙總那個表,R方叫做決定係數,他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例,代表迴歸方程對因變數的解釋程度,報告的時候報告調整後的R方,這個值是針對自變數的增多會不斷增強預測力的一個矯正(因為即使沒什麼用的自變數,只要多增幾個,R方也會變大,調整後的R方是對較多自變數的懲罰),R可以不用管,標準化的情況下R也是自變數和因變數的相關。

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